基于hadoop平台的角色挖掘算法研究

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1、学校代码；—巡密级；公开；、与占＊ＵＤＣ：００４．９１．／二？与学号：１３１４６８，户冷＇＇＇＾部巧呵；，Ｉｉ呵韩Ｋｍ鳴東禹大嗦硕±学位论文基于Ｈａｄｏｏｐ平台的角色挖掘算法研究研究生姓名：金才园导师姓名：於文雪副教授沈傲东讲师申请学位类别工学硕±学位授予单位东南大学一２０级学科名称计算机科学与技术论文答辩Ｕ期１６年Ｓ月２０日二级学科名称图像处理与科学可视化学位授予日期２０年月日答辩委员会主席陈春晓教授评阅人王世杰副

2、教授院盲２０１６年５月３１日？乘魚：ｋ聲硕壬学位论文基于Ｈａｄｏｏｐ平台的角色挖掘算法研究专业名務；计貸化科学与技乂研究生姓名：余才园导师姓名：於义雪，沈傲东ＴＨＥＲＥＳＥＡＲＣＨＯＦＲＯＬＥＭＩＮＩＮＧＡＬＧＯＲＩＴＨＭＢＡＳＥＤＯＮＨＡＤＯＯＰＡＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｅｄ化ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＦｏｒｔｈｅＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇＢＹＪ－

3、ｉｎＣａｉｕａｎｙＳｕｐｅｒｖｉｓｅｄｂｙｓｓｏｃａ－－ＡｉｔｅＰｒｏｆｅｓｓｏｒＹｕＷｅｎｘｕｅａｎｄＬｅｃｔｕｒｅｒＳｈｅｎＡｏｄｏｎｇＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＭａｙ２０１６东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研究成果。尽我所，，知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果也不包含为获得东南大学或其它教育化构的学位或证书而使用过的材料一。与我同

4、工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研巧生签名：曰期；如１绛诚东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研巧所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文培的内容和纸质论文的内容相一，致，允可Ｗ公布（包括Ｗ电子信息形式刊登）。除在保密期内的保密论文外许论文被查阅和借阅论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布（包括Ｗ电子信息形式巧登）授权东南大学研究生院办理

5、。研巧牛游名以（分知＝／＾／ｉｆｆｉ导师《名：若日期：ｊ摘要摘要现今是数据爆炸的时代，需要采用，企业级系统中的用户和相应的权限多且复杂基于角色的访问控制模型进行合适的管理一种可自动挖掘出潜在角。角色挖掘作为色的方法而受到了广泛关注。现阶段的大部分角色挖掘算法关注点都在于角色挖掘形成的角色模型的最小性，而忽略了角色作为控制系统实体本身存在的访问风险，易导一致权限的泄露。同时，角色授权要有个授权策略来对用户激活角色进行管理，保证用户能够得到合适的角色从而进行他能够进行的

6、权限操作。然而，由于信息＾及日志！信息的量比较庞大，传统的单机算法存在计算效率不理想的缺点，将其改进Ｗ适应分一大趋势布式平台也成为了。首先，针对角色挖掘过程可能产生的高风险角色，本文提出了基于风险的角色挖一阶段掘算法。该算法分为两个阶段。在第，利用形式概念分析形成概念格作为初始角色集，随后对初始角色集中的冗余角色进行部分合并。在第二阶段，引入了风险因子建立了角色风险的评估模型，然后根据评估模型对角色进行更新，最终形成风险可控的角色模型。实验表明该算法在保证生成角色准确性的同时可很

7、好地控制角色挖掘过程中产生的角色风险。，其次，针对角色挖掘过程对大数据内容效率较低的问题本文将传统的形式概念ａｄｏｏ分析算法加改进，结合分布式计算模型，形成了基于Ｈｐ平台的分布式形式概念分析算法，从而可在现在广泛使用的Ｈａｄｏｏｐ平台中运行。分布式的形式概念分析极大地提高了分析效率，对比实验表明，它比传统的单机形式概念分析算法的性能有显著提高。一最后，我们给出了种比较基础的授权策略，基于用户信任度的角色激活算法，用来制定合适的授权策略。该算法获得用户的信任度和角色的用户信任度

8、阀值，通过比较提出申请的用户和被申请激活的角色之间的信任度来判断用户能否获得该角色的授权从而行使角色中的权限＞１。实验表明，该算法可！＾较好地授权恰当的角色给用户。，，形式概念分化Ｈａｄｏｏ，关巧词：角色挖掘角色风险ｐ角色激活ＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＮｏｗａｄａｙｓｔｈｅｓｉｚｅｏｆｄａｔａｓｉｓｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｂｉｇｇｅｒａｎｄｂｉｇｇｅｒ．Ａｌｓｏ